ARCO introduce un marco de rúbricas que permite la asignación de crédito a nivel de paso para agentes LLM de múltiples pasos. Actualiza conjuntamente un modelo compartido con cabezales de generación y puntuación, permitiendo que el contenido de la rúbrica y la función de puntuación coevolucionen mediante datos on-policy, mejorando el rendimiento y la interpretabilidad en benchmarks.
ARCO: Rúbrica adaptativa con coevolución para agentes LLM de múltiples pasos
Autoevolución de agentes con capacidad de llamada de herramientas mediante aprendizaje de preferencia en puntos de divergencia
ToolGraph mejora los agentes multi-turno que utilizan herramientas integrando topología de esquemas, pesos de transición y controles conscientes del historial. El entrenamiento con DPO en 161 pares de preferencia en puntos de divergencia mejora el rendimiento: ToolGraph+DPO logra una ganancia relativa de recompensa del 16.8% sobre la línea base, especialmente en tareas de aerolíneas y comercio minorista, emergiendo la positividad de la recompensa como la señal diagnóstica clave.
ARCO: Rúbrica adaptativa con coevolución para agentes LLM de múltiples pasos
ARCO introduce un marco de rúbricas que permite la asignación de crédito a nivel de paso para agentes LLM de múltiples pasos. Actualiza conjuntamente un modelo compartido con cabezales de generación y puntuación, permitiendo que el contenido de la rúbrica y la función de puntuación coevolucionen mediante datos on-policy, mejorando el rendimiento y la interpretabilidad en benchmarks.
AllenAI lanza los modelos de visión MolmoMotion para predicción de movimiento futuro
AllenAI ha lanzado dos modelos MolmoMotion que predicen trayectorias de puntos 3D basadas en historias de video cortas e instrucciones en lenguaje natural. Un modelo utiliza una historia de tres fotogramas, el otro una historia de un solo fotograma, lo que permite la predicción de movimiento futuro para objetos en el espacio 3D.
H-RePlan: Recuperación jerárquica para sistemas de agentes multi-dispositivo
H-RePlan introduce un marco de replanificación jerárquica que separa la recuperación de estrategias locales del dispositivo de la replanificación global del orquestador. Supera a las líneas base existentes al lograr una mayor tasa de finalización y adherencia a las instrucciones, con menor costo en tokens, mediante una recuperación consciente del alcance en sistemas de agentes multi-dispositivo.
RACL: Capa de Control de Agente de Razonamiento para Aprendizaje Metaheurístico
RACL introduce un agente de razonamiento que controla el comportamiento de búsqueda metaheurística sin reemplazar optimizadores ni alterar restricciones. Mejora o iguala políticas clave en experimentos de enrutamiento de vehículos, reduciendo el costo promedio en un 8.337% frente a las políticas Fijas y en un 1.605% frente a las políticas Activadas por Estancamiento, sin sobrecarga computacional significativa.